## SISTEM PENDUKUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SALON MOBIL TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE WASPAS
Afrian Alfariz 1* , Ibnu Rasyid Munthe 2 , Angga Putra Juledi 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: afrianalfariz2@gmail.com 1 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 2 , anggapj19@gmail.com 3

## Abstract
This research aims to build a Decision Support System (SPK) to choose the best car salon in the Rokan Hilir  area.  With  increasing  car  ownership,  the  need  for  efficient  maintenance  has  become  crucial.  The Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method is used in this SPK. The research stages involve  determining  criteria,  data  collection,  normalization,  determining  criteria  weights,  ranking alternatives,  and  evaluation.  The  criteria  used  in  this  research  consist  of  price,  quality,  performance, technology and comfort. Of the nine alternatives, the ranking results show that SM04 is the best salon in the area. The final results of data processing using the WASPAS method in this study obtained 3 alternatives with the largest value, namely rank 1 alternative SM04 with a final result of 0.92715, rank 2 alternative SM02 with a value of 0.92448 and rank 3 alternative SM06 with a value of 0.92101. Through a decision support system for selecting the best car salon using the WASPAS method in the Rokan Hilir area, this design  can  make  a  positive  contribution  in  helping  vehicle  owners  make  the  best  decisions,  increase decision-making efficiency, and have a positive impact on the car salon industry in the Rokan Hilir area.
Keywords : DSS, WASPAS, Criteria, Weight, Rank.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modern  ini,  kepemilikan kendaraan  bermotor,  khususnya  mobil,  semakin meningkat  di  berbagai  wilayah,  termasuk  di Daerah  Rokan  Hilir.  Peningkatan  jumlah kendaraan  ini  juga  diiringi  dengan  peningkatan kesadaran pemilik kendaraan untuk menjaga dan merawat  penampilan  serta  performa  mobil mereka.  Salah  satu  cara  yang  populer  adalah melalui perawatan di salon mobil. Daerah Rokan Hilir sebagai salah satu wilayah yang mengalami perkembangan signifikan dalam hal kepemilikan kendaraan,  saat  ini  sangat  membutuhkan  sarana perawatan  yang  berkualitas,  efisien,  dan  tepat guna.
Sehubungan  dengan  hal  ini,  pemilihan salon  mobil  terbaik  menjadi  hal  yang  krusial untuk memastikan kendaraan tetap dalam kondisi optimal. Pemilik kendaraan memerlukan informasi  yang  akurat  dan  relevan  untuk membuat  keputusan  yang  bijak  dalam  memilih salon  mobil.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu
sistem  yang  dapat  memberikan  dukungan keputusan secara efektif dan efisien.
Pada  saat  ini,  sistem  pendukung keputusan telah  menjadi  sebuah  perangkat  yang sangat  diandalkan  dan  umum  digunakan  untuk membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menangani  berbagai  permasalahan,  baik  dalam ranah  bisnis  maupun  sektor  publik  [1]–[8]. Dengan terus berkembangnya teknologi informasi  [9]–[16],  peran  sistem  pendukung keputusan semakin meningkat dalam pemanfaatannya untuk membantu organisasi dan individu  menghadapi  tantangan  kompleks  dan dinamis  di  dunia  bisnis  dan  kehidupan  sehari- hari. Dengan memanfaatkan teknologi komputer dan  analisis  data,  sistem  pendukung  keputusan mampu  menghasilkan  rekomendasi  dan  solusi yang  lebih  efektif  [17]–[25].  Kelebihan  utama dari  sistem  pendukung  keputusan  terletak  pada kemampuannya dalam mengelola dan menganalisis  data  dengan  cepat,  memberikan hasil yang akurat, dan dapat diukur.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 621
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) menjadi  solusi  yang  tepat  untuk  memberikan bantuan  dalam  proses  pemilihan  salon  mobil terbaik.  Diantara  berbagai  metode  sistem pendukung keputusan yang ada, pemilihan salon mobil  terbaik  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment  (WASPAS).  Metode  WASPAS dipilih karena kemampuannya dalam menangani berbagai  jenis  kriteria  dan  memberikan  bobot yang sesuai [24], [26]–[28].
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  latar belakang  tersebut  dirancang  sebuah  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  salon  mobil terbaik dengan menggunakan metode WASPAS yang  bertujuan  untuk  memberikan  kontribusi bagi  pemilik  kendaraan,  pelaku  usaha  salon mobil,  dan  pihak  terkait  untuk  meningkatkan efisiensi  dan  efektivitas  dalam  pengambilan keputusan  terkait  perawatan  kendaraan.  Dengan adanya  SPK  ini  pemilik  kendaraan  di  Daerah Rokan  Hilir  dapat  dengan  mudah  dan  cepat memilih  salon  mobil  terbaik  sesuai  dengan preferensi  dan  kebutuhan  mereka.  Selain  itu, sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  salon mobil  terbaik  dengan  menggunakan  metode WASPAS  ini  juga  akan  memberikan  kontribusi positif  dalam  meningkatkan  kualitas  dan persaingan di industri salon mobil, seiring dengan meningkatnya permintaan akan layanan tersebut di wilayah ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan pemilihan salon mobil terbaik dengan menggunakan metode WASPAS di daerah Rokan Hilir.  Dalam  rangka  mencapai  tujuan  tersebut, penelitian ini dilakukan dengan langkah-langkah yang sudah ditetapkan pada gambar 1.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian
Pada tahap awal penelitian ini dilakukan penentuan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk pemilihan  salon  mobil  di  daerah  Rokan  Hilir, seperti  harga  (C1),  Kualitas  (C2),  Kinerja  (C2), Teknologi (C3), dan Kenyamanan (C3). Adapun bobot  dan  tipe  dari  masing-masing  kriteria disajikan pada tabel 1.

## Tabel 1. Bobot dan Tipe Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Tipe C1 Harga 0.25 cost C2 Kualitas 0.25 Benefit C3 Kinerja 0.20 Benefit C4 Teknologi 0.15 Benefit C5 Kenyamanan 0.15 Benefit
Selanjutnya dilakukan pengumpulan data melalui  survei  lapangan,  serta  wawancara.  Data yang akan diolah dalam penelitian ini terdiri dari 9 data alternatif yang disajikan pada tabel 2
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 622
Tabel 2. Data Altenatif Yang Akan Diolah
Alterna -tif C1 C2 C3 C4 C5 SM01 3 4 90 84 4 SM02 4 5 90 86 5 SM03 3 4 90 88 3 SM04 4 5 89 89 5 SM05 5 4 86 90 5 SM06 4 5 84 92 5 SM07 5 5 88 88 4 SM08 3 4 83 89 4 SM09 4 5 90 86 3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan data pada tabel di atas, maka langkah-langkah  Metode  WASPAS  dalam pemilihan  penyedia  salon  mobil  terbaik  yang akan dipilih adalah :
1. Membuat matriks keputusan
[ 3 4 90 84 4 4 5 90 86 5 3 4 90 88 3
4 5 89 89 5 5 4 86 90 5 4 5 84 92 5 5 5 88 88 4 3 4 83 89 4
4 5 90 86 3 ]
2. Membuat Normalisasi matriks keputusan
Rumus :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 (1)
Jika kriteria cost, maka ;
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (2) 𝑋 11 = 3 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 3 3 =1 𝑋 12 = 4 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 4 3 =1 𝑋 13 = 3 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 3 3 =1 𝑋 14 = 4 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 4 3 =1
𝑋 15 = 5 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 5 3 =1
𝑋 16 = 4 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 4 3 =1
𝑋 17 = 5 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 5 3 =1 𝑋 18 = 3 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 3 3 =1 𝑋 19 = 4 𝑀𝑖𝑛(3,4,3,4,5,4,5,3,4) = 4 3 =1
𝑋 21 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 4 5 =0,8
𝑋 22 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 5 5 =1
𝑋 23 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 4 5 =0,8
𝑋 24 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 5 5 =1
𝑋 25 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 4 5 =0,8 𝑋 26 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 5 5 =1
𝑋 27 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 5 5 =1
𝑋 28 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 4 5 =0,8
𝑋 29 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,4,5,4,5,5,4,5) = 5 5 =1
𝑋 31 = 90 𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 90 90 =1
𝑋 32 = 90
𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 90 90 =1
𝑋 33 = 90 𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 90 90 =1 𝑋 34 = 89 𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 89 90 =0,9889 𝑋 35 =
86
𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 86 90 =0,95556 𝑋 36 =
84
𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 84 90 =0,93333
𝑋 37 = 88 𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 88 90 =0,97778
𝑋 38 = 83 𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 83 90 =0,92222
𝑋 39 = 90
𝑀𝑎𝑥 (90,90,90,89,86,84,88,83,90) = 90 90 =1
𝑋 41 = 84
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 84 92 =0,91304
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 623
𝑋 42 =
86
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 86 92 =0,93478
𝑋 43 = 88
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 88 92 =0,95652
𝑋 44 = 89
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 89 92 =0,96739
𝑋 45 = 90
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 90 92 =0,97826
𝑋 46 = 92 𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 92 92 =1
𝑋 47 = 88 𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 88 92 =0,95652
𝑋 48 = 89
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 89 92 =0,96739
𝑋 49 =
86
𝑀𝑎𝑥 (84,86,88,89,90,92,88,89,86) = 86 92 =0,93478
𝑋 51 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 4 5 =0,8
𝑋 52 = 5 𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 5 5 =1 𝑋 53 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 3 5 =0,6
𝑋 54 = 5
𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 5 5 =1
𝑋 55 = 5
𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 5 5 =1
𝑋 56 = 5
𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 5 5 =1
𝑋 57 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 4 5 =0,8
𝑋 58 = 4
𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 4 5 =0,8
𝑋 59 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,5,3,5,5,5,4,4,3) = 3 5 =0,6 [ 1 0.8
1 0,91304 0,8 0,75 1 1 0,93478 1 1 0,8 1 0,95652 0,6 0,75 1 0,98889 0,96739 1 1 0,8 0,95556 0,97826 1 0,75 1 0,93333 1 1 1 1 0,97778 0,95652 0,8 1 0,8 0,92222 0,96739 0,8 0,75 1 1 0,93478 0,6 ] 3. Menghitung nilai alternattif (Qi)
Menghitung  nilai  alternattif  (Qi)  masing- masing untuk menentukan rangking alternatif. Qi tertinggi  merupakan  alternatif  yang  akan  dipilih sebagai salon mobil terbaik. Adapun perhitungan Qi adalah :
𝑄 𝑖1 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,25) + (0,8 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,2) + (0,91304 ∗ 0,15)
+ (0,8 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(1) 0,25 ∗ (0,8) 0,25 ∗ 1 0,2 ∗ (0,91304) 0,15 ∗ (0,8) 0,15 =  0,90459 𝑄 𝑖2 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,2) + (0,93478 ∗ 0,15)
+ (1 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(0,75) 0,25 ∗ (1) 0,25
∗ 1 0,2 ∗ (0,93478) 0,15 ∗ (1) 0,15
=  0,92448
𝑄 𝑖3 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,25) + (0,8 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,2) + (0,95652 ∗ 0,15) + (0,6 ∗ 0,15) + 0,5 ∏(1) 0,25 ∗ (0,8) 0,25 ∗ 1 0,2 ∗ (0,95652) 0,15
∗ (0,6) 0,15 =  0,87682
𝑄 𝑖4 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25) + (0,9889 ∗ 0,2) + (0,96739 ∗ 0,15) + (1 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(0,75) 0,25 ∗ (1) 0,25
∗ 0,9889 0,2 ∗ (0,96739) 0,15 ∗ (1) 0,15 =  0,92715 𝑄 𝑖5 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,25) + (0,8 ∗ 0,25) + (0,9556 ∗ 0,2) + (0,97826 ∗ 0,15) + (1 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(1) 0,25 ∗ (0,8) 0,25 ∗ 0,9556 0,2 ∗ (0,97826) 0,15
∗ (1) 0,15 =  0,82998
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/
624
𝑄 𝑖6 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25)
+ (0,93333 ∗ 0,2) + (1 ∗ 0,15)
+ (1 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(0,75) 0,25 ∗ (1) 0,25 ∗ 0,9333 0,2 ∗ (1) 0,15 ∗ (1) 0,15 =  0,92101
𝑄 𝑖7 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25)
+ (0,97778 ∗ 0,2) + (0,95652 ∗ 0,15) + (0,8 ∗ 0,15)
+ 0,5 ∏(1) 0,25 ∗ (1) 0,25
∗ 0,97778 0,2 ∗ (0,95652) 0,15
∗ (0,8) 0,15 =  0,85036
𝑄 𝑖8 = 0,5 ∑(1 ∗ 0,25) + (0,8 ∗ 0,25)
+ (0,92222 ∗ 0,2) + (0,96739 ∗ 0,15) + (0,8 ∗ 0,15) + 0,5 ∏(1) 0,25 ∗ (0,8) 0,25 ∗ 0,92222 0,2 ∗ (0,96739) 0,15 ∗ (0,8) 0,15 =  0,89750 𝑄 𝑖9 = 0,5 ∑(0,75 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,2) + (0,93478 ∗ 0,15) + (0,6 ∗ 0,15) + 0,5 ∏(0,75) 0,25 ∗ (1) 0,25 ∗ 1 0,2 ∗ (0,93478) 0,15 ∗ (0,6) 0,15 =  0,86050
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari rumus di atas, maka diperoleh hasil perangkingan nilai pada masing-masing alternatif mengunakan metode WASPAS seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Akhir Matriks Keputusan
Alternatif Hasil Nilai Akhir Ranking SM01 0,90459 4 SM02 0,92448 2 SM03 0,87682 6 SM04 0,92715 1 SM05 0,82998 9 SM06 0,92101 3
SM07 0,85036 8 SM08 0,89750 5 SM09 0,86050 7
Berdasarkan  hasil  akhir  yang  diperoleh pada  tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  dari  hasil perhitungan terbaik menggunakan metode WASPAS  diperoleh  3  alternatif  dengan  nilai terbesar yakni rangking 1 alternatif SM04 dengan hasil akhir  0,92715, rangking 2 alternatif SM02 dengan  nilai  0,92448  dan  rangking  3  alternatif SM06 dengan nilai 0,92101.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan metode  WASPAS,  alternatif  SM04  terpilih sebagai  salon  mobil  terbaik  di  Daerah  Rokan Hilir.  Kesimpulan  ini  didasarkan  pada  analisis kriteria  harga,  kualitas,  kinerja,  teknologi,  dan kenyamanan.  Sistem  ini  memberikan  kontribusi positif kepada pemilik kendaraan dalam memilih salon mobil di wilayah tersebut.
Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan pemilihan salon mobil terbaik dengan menggunakan metode WASPAS di daerah Rokan Hilir ini membantu pemilik kendaraan membuat keputusan yang lebih baik dalam memilih salon mobil  terbaik,  sehingga  mendukung  dalam meningkatkan  efisiensi  pengambilan  keputusan terkait perawatan kendaraan.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[2] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,
“Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 625
2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi:
10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[3] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E.
Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp.
239–244, 2021.
[4] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online].
Available:
https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[5] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,” Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[6] W.  S.  Wardana,  V.  Sihombing,  and  D.
Irmayani,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LOKASI USAHA KULINER DI DAERAH BAGAN BATU DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 151, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.260. [7] B.  S.  Sianturi,  V.  Sihombing,  and  I.  R. Munthe, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE  ELECTRE,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 5, no. 2, p. 247, Dec. 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.684.
[8] F.  R.  Nasution,  D.  Irmayani,  and  V. Sihombing,  “PEMILIHAN  PROPOSAL
KEGIATAN MAHASISWA WIRAUSAHA  MERDEKA  TERBAIK MENGGUNAKAN METODE MOORA,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol.
5,  no.  2,  p.  232,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.608.
[9] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[10] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[11] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[12] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[13] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[14] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540.
[15] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[16] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 626
Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[17] S.  Sonang,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN  PINJAMAN  KREDIT MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS PADA CUM CARITAS HKBP
PEMATANGSIANTAR,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  3, no.  1,  p. 25,  Sep.  2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[18] Y. Triwibowo, “Decision Support System to  Determine  Scholarship  Recipients using  Analytical  Hierarchy  Process Method,” J.  Intell.  Decis.  Support  Syst. , vol.  4,  no.  2,  pp.  31–40,  2021,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[19] H. Sugara, V. M. M. Siregar, K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E. Damanik,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED  PRODUCT,” J.  Tek.  Inf. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  239,  Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[21] V. M. M. Siregar, M. A. Hanafiah, N. F. Siagian,  K.  Sinaga,  and  M.  Yunus, “Decision  Support  System  For  Selecting
The  Best  Practical  Work  Students  Using MOORA Method,” IOTA , vol. 02, no. 4, pp.
270–278, 2022, doi:
10.31763/iota.v2i4.562.
[22] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” in AIP  Conference Proceedings ,  2022,  p.  030020.  doi:
10.1063/5.0094437.
[23] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support
system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP Conference
Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[24] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[25] V.  Marudut  and  M.  Siregar,  “Best Employee  Selection  Using  The  Additive Ratio Assesment Method,” vol. 03, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i1.589.
[26] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA
MOTOR BEKAS  MENGGUNAKAN  METODE WASPAS,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 5,  no.  2,  p.  263,  Dec.  2022,  doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.
[27] A. Jayant, A. K. Chandan, and S. Singh, “Sustainable supplier selection for battery manufacturing  industry:  A  MOORA  and WASPAS  Based  Approach,” J.  Phys. Conf.  Ser. ,  vol.  1240,  no.  1,  2019,  doi:
10.1088/1742-6596/1240/1/012015.
[28] R.  Manurung,  Fitriani,  R. Sitanggang,  F. T.  Waruwu,  and  Fadlina,  “Penerapan Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product  Assesment  (WASPAS)  Dalam Keputusan  Penerimaan  Beasiswa,” Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 79–84, 2018.